このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。

Cloud Run ワーカープールで単一ターンの ADK エージェントをホストする方法

1. はじめに

概要

この Codelab では、Agent Development Kit（ADK）を使用してスケーラブルな非同期エージェントシステムを構築する方法を説明します。PubSub pull サブスクリプションからタスクを処理する ADK クイックスタート天気エージェントをホストする Cloud Run ワーカープールを作成します。

学習内容

Agent Development Kit（ADK）を使用して単一ターンのエージェントを作成する方法。
Pub/Sub サブスクリプションから pull する Cloud Run ワーカープールをデプロイする方法。

2. 始める前に

API を有効にする

この Codelab を使用する前に、次のコマンドを実行して次の API を有効にします。

gcloud services enable \
    run.googleapis.com \
    cloudbuild.googleapis.com \
    artifactregistry.googleapis.com \
    pubsub.googleapis.com \
    aiplatform.googleapis.com

3. 設定と要件

必要なリソースを設定する手順は次のとおりです。

この Codelab の環境変数を設定します。

export PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
export REGION=europe-west1

# AR repo
export AR_REPO="codelab-agent-wp"

# Application Names
export WORKER_APP_NAME="multi-tool-agent-worker"

# Pub/Sub Resources
export MY_TOPIC="pull-pubsub-topic-agent"
export MY_SUBSCRIPTION="agent-wp-sub"

# Service Accounts
export WORKER_SA_NAME="agent-worker-sa"
export WORKER_SA_ADDRESS="${WORKER_SA_NAME}@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"

サービスアカウントの作成

セキュリティのため、ワーカー専用のサービスアカウントを作成し、必要な権限のみを持つようにします。

ワーカーのサービスアカウントを作成します。

gcloud iam service-accounts create ${WORKER_SA_NAME} \
    --display-name="Service Account for ADK Agent Worker"

サービスアカウントに必要なロールを付与します。Pub/Sub からメッセージを取得し、ADK で使用される Vertex AI モデルを呼び出す必要があります。

# Role for subscribing to Pub/Sub
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member="serviceAccount:${WORKER_SA_ADDRESS}" \
    --role="roles/pubsub.admin"

# Role for invoking Vertex AI
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
    --member="serviceAccount:${WORKER_SA_ADDRESS}" \
    --role="roles/aiplatform.user"

Pub/Sub リソースを作成する

タスクキューとして機能する Pub/Sub トピックを作成します。

gcloud pubsub topics create $MY_TOPIC

ワーカーがメッセージを pull するための Pub/Sub サブスクリプションを作成します。

gcloud pubsub subscriptions create $MY_SUBSCRIPTION --topic=$MY_TOPIC

4. Cloud Run ワーカープールを作成する

agents-wp という名前のプロジェクトのディレクトリを作成します。

mkdir agents-wp && cd agents-wp

Dockerfile を作成する

touch Dockerfile

Dockerfile に次の内容を追加します。

FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app

# Create a non-root user
RUN adduser --disabled-password --gecos "" myuser

# Switch to the non-root user
USER myuser

# Set up environment variables
ENV PATH="/home/myuser/.local/bin:$PATH"

# Copy agent files
COPY --chown=myuser:myuser multi_tool_agent/ /app/multi_tool_agent/

# Install dependencies from requirements.txt
RUN pip install -r /app/multi_tool_agent/requirements.txt

# Set the entrypoint to run the agent as a worker
CMD ["python3", "/app/multi_tool_agent/main.py"]

その中に、multi_tool_agent というサブディレクトリを作成します。フォルダ名 multi_tool_agent のアンダースコアに注意してください。このフォルダは、後でデプロイする ADK エージェントの名前と一致している必要があります。

mkdir multi_tool_agent && cd multi_tool_agent

__init__.py ファイルを作成する

touch __init__.py

__init__.py ファイルに以下を追加します。

from . import agent

agent.py ファイルを作成する

touch agent.py

agent.py ファイルに次の内容を追加します。

import datetime
from zoneinfo import ZoneInfo

from google.adk.agents.llm_agent import Agent

def get_weather(city: str) -> dict:
    """Retrieves the current weather report for a specified city.

    Args:
        city (str): The name of the city for which to retrieve the weather report.

    Returns:
        dict: status and result or error msg.
    """
    print(f"--- Entering get_weather function for city: {city} ---")
    if city.lower() == "new york":
        result = {
            "status": "success",
            "report": (
                "The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees"
                " Celsius (77 degrees Fahrenheit)."
            ),
        }
    else:
        result = {
            "status": "error",
            "error_message": f"Weather information for '{city}' is not available.",
        }
    print(f"--- Exiting get_weather function with result: {result} ---")
    return result


def get_current_time(city: str) -> dict:
    """Returns the current time in a specified city.

    Args:
        city (str): The name of the city for which to retrieve the current time.

    Returns:
        dict: status and result or error msg.
    """
    print(f"--- Entering get_current_time function for city: {city} ---")
    if city.lower() == "new york":
        tz_identifier = "America/New_York"
    else:
        result = {
            "status": "error",
            "error_message": (
                f"Sorry, I don't have timezone information for {city}."
            ),
        }
        print(f"--- Exiting get_current_time function with result: {result} ---")
        return result

    tz = ZoneInfo(tz_identifier)
    now = datetime.datetime.now(tz)
    report = (
        f'The current time in {city} is {now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z%z")}'
    )
    result = {"status": "success", "report": report}
    print(f"--- Exiting get_current_time function with result: {result} ---")
    return result


print("--- Creating root_agent ---")
root_agent = Agent(
    name="weather_time_agent",
    model="gemini-2.5-flash",
    description=(
        "Agent to answer questions about the time and weather in a city."
    ),
    instruction=(
        "You are a helpful agent who can answer user questions about the time and weather in a city."
    ),
    tools=[get_weather, get_current_time],
)
print("--- root_agent created ---")

main.py ファイルを作成する

touch main.py

main.py ファイルに以下を追加します。

import asyncio
import os

from google.adk.runners import InMemoryRunner, Runner
from google.genai import types
from google.cloud import pubsub_v1

from agent import root_agent

# --- Runner-based Invocation with Proper Async Handling ---

APP_NAME = "multi_tool_agent_worker"
USER_ID = "pubsub_user"

async def process_message(runner: Runner, message_data: bytes):
    """Processes a single message using the agent runner."""
    print(f"Processing message: {message_data}")
    try:
        prompt = message_data.decode("utf-8")
        session = await runner.session_service.create_session(
            app_name=APP_NAME,
            user_id=USER_ID
        )
        final_response_text = ""
        async for event in runner.run_async(
            user_id=USER_ID,
            session_id=session.id,
            new_message=types.Content(
                role="user", parts=[types.Part.from_text(text=prompt)]
            ),
        ):
            if event.content and event.content.parts:
                if event.author != "user":
                    # Filter out thought parts to get only the final response text
                    final_response_text += "".join(
                        part.text or "" for part in event.content.parts if not part.thought
                    )
        print(f"Agent response: {final_response_text}")

    except Exception as e:
        print(f"Error processing message: {e}")

async def async_worker(queue: asyncio.Queue, runner: Runner):
    """Continuously gets messages from the queue and processes them."""
    while True:
        message = await queue.get()
        if message is None:  # Sentinel for stopping
            break
        await process_message(runner, message.data)
        message.ack()
        queue.task_done()


async def main():
    """Sets up the Pub/Sub subscriber and the async worker."""
    project_id = os.environ.get("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
    subscription_id = os.environ.get("SUBSCRIPTION_ID")

    if not project_id or not subscription_id:
        print("GOOGLE_CLOUD_PROJECT and SUBSCRIPTION_ID environment variables must be set.")
        return

    runner = InMemoryRunner(agent=root_agent, app_name=APP_NAME)
    message_queue = asyncio.Queue()

    subscriber = pubsub_v1.SubscriberClient()
    subscription_path = subscriber.subscription_path(project_id, subscription_id)

    loop = asyncio.get_running_loop()

    callback = lambda message: loop.call_soon_threadsafe(
        message_queue.put_nowait, message
    )

    print(f"Listening for messages on {subscription_path}...\n")
    streaming_pull_future = subscriber.subscribe(subscription_path, callback=callback)

    worker_task = asyncio.create_task(async_worker(message_queue, runner))

    try:
        # This will block until the subscription is cancelled or an error occurs.
        await loop.run_in_executor(None, streaming_pull_future.result)
    except KeyboardInterrupt:
        print("Shutting down...")
    finally:
        streaming_pull_future.cancel()
        await message_queue.put(None)  # Stop the worker
        await worker_task  # Wait for the worker to finish
        await runner.close()
        subscriber.close()


if __name__ == "__main__":
    try:
        asyncio.run(main())
    except KeyboardInterrupt:
        print("Exiting.")

requirements.txt ファイルを作成する

touch requirements.txt

requirements.txt ファイルに以下を追加します。

google-adk
google-cloud-pubsub
google-cloud-aiplatform

次のようなフォルダ構造になっているはずです。

agents-wp
  - multi_tool_agent
      - __init__.py
      - agent.py
      - main.py
      - requirements.txt
  - Dockerfile

5. ビルドとデプロイ

Artifact Registry リポジトリを作成する

コンテナイメージを保存する場所が必要です。

gcloud artifacts repositories create codelab-agent-wp \
    --repository-format=docker \
    --location=${REGION} \
    --description="Repo for Cloud Run source deployments"

コンテナイメージをビルドする

Dockerfile があるルート agents-wp ディレクトリに移動します。

cd ..

次のビルドコマンドを実行します。

gcloud builds submit . --tag \
${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/${AR_REPO}/${WORKER_APP_NAME}:latest

Cloud Run へのデプロイ

エージェントワーカーイメージをデプロイします。

gcloud beta run worker-pools deploy ${WORKER_APP_NAME} \
 --image=${REGION}-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/${AR_REPO}/${WORKER_APP_NAME}:latest  \
 --service-account=${WORKER_SA_ADDRESS} \
 --region=${REGION} \
 --set-env-vars="SUBSCRIPTION_ID=${MY_SUBSCRIPTION}"  \
 --set-env-vars="PYTHONUNBUFFERED=1" \
 --set-env-vars="GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=1" \
 --set-env-vars="GOOGLE_CLOUD_PROJECT=${PROJECT_ID}" \
 --set-env-vars="GOOGLE_CLOUD_LOCATION=${REGION}"

6. エージェントをテストする

Pub/Sub トピックにメッセージを直接公開して、ワーカーをテストできます。

gcloud pubsub topics publish ${MY_TOPIC} --message="What is the weather in New York?"

このコマンドを実行すると、Google Cloud コンソールで multi-tool-agent-worker サービスのログを確認できます。

gcloud logging read 'resource.type="cloud_run_worker_pool" AND resource.labels.worker_pool_name="'$WORKER_APP_NAME'" AND resource.labels.location="'$REGION'"' --limit 10 --format="value(textPayload)"

メッセージが受信されて処理されたことを示す出力と、エージェントのレスポンスが表示されます。

Agent response: The weather in New York is sunny with a temperature of 25 degrees Celsius (77 degrees Fahrenheit).

7. 完了

以上で、この Codelab は完了です。

ワーカープールとホストエージェントについては、Cloud Run のドキュメントを確認することをおすすめします。

学習した内容

Agent Development Kit（ADK）を使用して単一ターンのエージェントを作成する方法。
Pub/Sub サブスクリプションから pull する Cloud Run ワーカープールをデプロイする方法。

8. クリーンアップ

課金が発生しないようにするには、作成したリソースを削除します。

Cloud Run ワーカープールを削除する

gcloud beta run worker-pools delete ${WORKER_APP_NAME} --region=${REGION}

Pub/Sub リソースを削除する

gcloud pubsub subscriptions delete ${MY_SUBSCRIPTION}

gcloud pubsub topics delete ${MY_TOPIC}

Artifact Registry リポジトリを削除する

gcloud artifacts repositories delete ${AR_REPO} --location=$REGION

サービスアカウントを削除する

gcloud iam service-accounts delete ${WORKER_SA_ADDRESS}

プロジェクト全体を削除するには、[リソースの管理] に移動し、ステップ 2 で作成したプロジェクトを選択して、[削除] を選択します。プロジェクトを削除した場合は、Cloud SDK でプロジェクトを変更する必要があります。gcloud projects list を実行すると、使用可能なすべてのプロジェクトのリストを表示できます。